AB zotero-vectorize
Создание и поддержка кроссплатформенного локального семантического индекса Zotero с использованием вложений метаданных и вложений фрагментов полного текста PDF. Используйте, когда пользователь просит векторизовать библиотеку Zotero, создать или обновить metadata_vectors.json или fulltext_vectors.json, проверить наличие новых элементов Zotero, отсутствующих в хранилище векторов, инкрементально обновить семантический индекс Zotero/RAG, проверить количество и размеры хранилища векторов или воспроизвести этот рабочий процесс на Windows, macOS или Linux.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and maintain a cross-platform local Zotero semantic index using…»
Build and maintain a cross-platform local Zotero semantic index using metadata embeddings and PDF full-text chunk embeddings. Use when the user asks to vectorize a Zotero library, create or refresh metadata_vectors.json or fulltext_vectors.json, check for new Zotero items missing from the vector store, incrementally update a Zotero semantic/RAG index, verify vector store counts and sizes, or reproduce this workflow on Windows, macOS, or Linux.
Создание и поддержка кроссплатформенного локального семантического индекса Zotero с использованием вложений метаданных и вложений фрагментов полного текста PDF.
Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/config.md:45Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)- Model: `para…-v2`
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/data-format.md:27Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"model": "para…-v2"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/zotero_vectorize_lib.py:21Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)DEFAULT_MODEL = "para…-v2"
в кавычках
Просканировано файлов: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1214 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -31 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.